大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据学习怎样搭建linux环境的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据学习怎样搭建Linux环境的解答，让我们一起看看吧。
楼主目前有一个非常简单的办法就是去阿里云或者腾讯云去申请一个免费的esc云服务器，可以试用一个月左右，在这个试用期内，你可以学到很多知识。并且服务器可以选择Windows系统，centos，Ubuntu系统，这些系统都已经安装完成了。然后楼主就可以随便在云服务器上写命令了，弄坏了服务器不要紧，可以重置初始化了。
至于为什么要推荐云服务器，最主要的是，我们程序员的要求并不是要学会装系统，而是要求如何使用系统。所以没有必要把时间浪费在装系统的过程中。有时候还不容易装好。
在云服务器上可以自由安装MySQL数据库，tomcat，vsftp等常用软件。满足公司或者个人需要。
不懂的可以私信我，愿意为你解答！
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向：平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。
J***a编程是大数据学习的基础，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握J***a基础是必不可少的。
2、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3、Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN等。
4、Hive
5、ZooKeeper
Spark与Hadoop的功能性质都是一样的，就是提供为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎---开源集群计算环境。简单通俗点讲，就是Spark集群能够容纳足够大规模（就是未知而且规模不停增长的）数据，在这个集群运行环境中，还能够不停的反复操作数据，还要速度非常快，还有稳定性等等，在此基础上，通过开发的分析软件，快速的以不同形式的比如图表，表格等形式提供分析结果。
Spark与Hadoop相似，但总体来说比Hadoop有优势，主要表现在某些工作负载方面比Hadoop更加优越，比如内存计算下Spark比Hadoop快很多倍，提供了80多个高级运算符很易用，提供了大量的库包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming等可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
典型的应用场景比如大数据在广告、分析报表、推荐系统等方面的应用，比如大数据做应用分析、效果分析、定向优化、优化排名、个性化推荐、热点[_a***_]分析等等。Spark主要使用SCALA（面向对象、函数式编程语言）来实现，当然也支持J***a、Python等语言。
目前用得比较成功的比如：①腾讯社交广告（原名广点通）。借助Spark快速迭代的优势，实现了实时***集、分析、预测，在广告投放系统上，可以达到支持每天上百亿的请求数据量。而其日志数据即时查询也是达到了非常快速。②淘宝。搜索和广告业务使用Spark，用于推荐相关算法上，解决了许多问题。③优酷土豆。开始使用的是Hadoop，出现了很多问题，包括商业智能反应速度慢，效率不高等。后使用Spark，性能提升很多，交互响应很快。
我们把Spark部署在几个或几百甚至几千服务器上后形成一个系统，然后往这个系统提交Spark作业，作业在这些服务器上分布式并行高效执行，执行结果由Spark返回给我们。
Spark及其之上的子框架（如Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等）支持多种作业类型，应用范围很广场景很丰富。典型的应用场景有：数据统计分析（如传统Oracle、MySQL做的），尤其是海量数据在大规模Spark系统中非常高效，还有海量数据挖掘方面啊，推荐系统啊，风控系统啊，只要跟数据相关的，基本上都是Spark能做的。
到此，以上就是小编对于大数据学习怎样搭建linux环境的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据学习怎样搭建linux环境的3点解答对大家有用。
